生产环境中的RAG系统，与任何复杂的分布式应用一样，容易出现故障。单个组件、网络连接或外部依赖都可能发生问题。实现容错并非旨在完全避免故障，因为这通常是不可能或成本过高的。相反，它是指设计RAG系统，使其能够发现、承受并妥善地从这些故障中恢复，从而最大程度减少对用户的影响并保持服务可用性。一个容错的RAG系统在问题出现时，会继续运行，即使可能处于降级状态，而不是完全失效。
识别潜在故障点
在制定容错策略之前，需要了解RAG系统可能在何处出现故障。管道中的每个组件，从数据摄取到响应生成，都可能出现故障：
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数据摄取和预处理：
- 源数据不可用： 原始数据源（数据库、文档存储、API）可能暂时不可用。
- 处理错误： 分块、向量 (vector)生成或元数据提取中的错误可能导致摄取管道停止或数据损坏。
- 存储故障： 用于中间或已处理数据的存储系统出现问题。
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检索子系统：
- 向量数据库停机： 向量数据库作为核心部分，可能因硬件故障、软件缺陷或网络问题而无响应。
- 向量模型不可用： 如果向量模型以微服务形式提供，这些服务可能会失效。
- 索引问题： 索引更新期间的问题或索引本身的损坏。
- 重排器故障： 如果使用单独的重排模型或服务，其故障会影响相关性。
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生成子系统：
- LLM不可用： 外部LLM API中断、速率限制或自托管LLM推理 (inference)端点故障。
- 提示管理问题： 获取或构建提示时出错。
- 安全防护/安全层故障： 如果安全机制失效，它们可能阻止合法响应或未能过滤有害内容。
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编排和网络：
- API网关故障： 用户请求的入口点可能成为瓶颈或故障点。
- 内部通信： 微服务之间（例如，编排器、检索器和生成器之间）的网络分区或延迟。
- 消息队列： 如果用于异步任务，队列故障可能扰乱系统部分功能。
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外部依赖：
- 认证/授权服务： 这些服务的问题可能阻止访问系统组件或数据。
- 监控和日志系统： 它们虽然不直接位于用户路径上，但其故障会阻碍诊断和恢复。
识别这些故障方面有助于针对性地应用容错技术。
构建容错RAG系统的策略
一个可靠的RAG系统包含多层防御来应对故障。以下是一些已有的策略，根据RAG的特点进行了调整：
1. 冗余
冗余是指提供多个重要组件实例，以便一个失效时，另一个可以接管。
- 向量 (vector)数据库复制： 大多数生产级别的向量数据库都支持复制。你可以设置只读副本以处理查询负载，并在主节点停机时提供故障转移。对于写入操作，可以根据数据库的功能使用主从或多主配置。
- LLM端点冗余： 如果依赖LLM API，可以考虑配置系统使用多个API端点（例如，来自不同区域，甚至在兼容性允许的极端情况下使用不同的模型提供商）。对于自托管LLM，可以在负载均衡器后部署多个推理 (inference)服务器实例。
- 冗余服务实例： 在不同的可用区或节点上部署多个自定义微服务（编排器、向量服务、重排器）实例。
冗余的一种常见模式是主动-被动模式，其中备份组件在发生故障前处于空闲状态；另一种是主动-主动模式，所有冗余组件同时处理流量。主动-主动模式通常能提升性能和资源利用率，但对于有状态组件来说管理可能更复杂。
2. 故障转移机制
故障转移是指当主组件失效时，自动切换到冗余组件的过程。
- 健康检查： 为每个组件实施全面的健康检查。这些检查应超越简单的进程活跃性（例如，“进程是否正在运行？”），并验证组件执行其核心功能的能力（例如，“向量数据库能否执行示例查询？”，“LLM端点是否在超时时间内响应？”）。
- 负载均衡器： 在服务的冗余实例（向量数据库、LLM服务器、自定义微服务）前部署负载均衡器。负载均衡器可以使用健康检查信息将流量从不健康的实例中转移。
- 熔断器模式： 这种模式对于调用外部服务，如LLM API或其他可能不可靠的依赖项尤其有用。熔断器监控对服务的调用。如果失败次数超过阈值，它会“打开”电路，导致后续调用立即失败（或重定向到备用），而无需尝试联系故障服务。超时后，熔断器进入“半开”状态，允许有限数量的测试调用。如果这些调用成功，电路“关闭”，恢复正常运行。如果它们失败，则保持打开状态。
熔断器模式的状态转换图，通过隔离有问题的依赖项来帮助避免级联故障。
使用熔断器可以防止RAG系统反复“冲击”一个失效的依赖项，这会加剧问题或占用系统资源。
3. 优雅降级
有时，提供部分功能的服务胜过完全不提供服务。优雅降级是指在某些组件不可用时，设计系统使其能以降低的功能运行。
- 备用检索： 如果高级重排器失效，系统可以回退到使用初始向量搜索的原始分数。如果向量搜索本身在处理复杂查询时遇到问题，它可能会尝试在预先索引的数据子集上进行更简单的关键词搜索。
- 更简单的生成： 如果主要的、高性能的LLM不可用，系统可以暂时切换到更小、更快或更可靠（但可能不那么精妙）的LLM。生成的文本质量可能会降低，但系统仍可运行。
- 缓存响应： 如果实时检索或生成失败，系统可以从缓存中提供略微过期但仍相关的信息，特别是对于常见问题或查询。这对于LLM生成步骤尤其有效，因为这一步通常最昂贵且可能最慢。
- 提供信息丰富的错误消息： 当无法恢复完整功能时，向用户提供清晰的消息，表明系统正在降级模式下运行，以及预期会发生什么。
目标是区分核心路径与非必要的功能增强，并为非核心组件预设备用方案。
4. 重试和超时
瞬时问题，例如暂时性网络故障或短暂服务过载，在分布式系统中很常见。
- 重试机制： 为那些在后续尝试中可能成功的操作实施重试逻辑。这对于对向量数据库或LLM API的网络调用是标准做法。
- 指数退避： 不要立即重试，而是使用指数退避策略。在第一次重试前等待一小段时间，然后每次后续重试都延长等待时间，通常呈指数增长（例如，2n秒），直至达到最大重试次数。这可以防止压垮一个负载过重的服务。
- 抖动： 在退避间隔中加入少量随机时间（抖动），以防止许多客户端在同步故障后同时重试的“惊群问题”。
- 幂等性： 确保操作（特别是那些修改状态的操作，如写入向量数据库或记录使用情况）是幂等的。幂等操作可以执行多次，效果与执行一次相同。这对于安全的重试很重要。
- 超时： 为所有外部调用和内部处理步骤设置适当的超时。长时间运行、停滞的操作会占用资源并影响其他请求。超时确保系统能够快速失败并继续进行，可能触发重试或备用。仔细配置超时；时间太短，则可能导致正常长时间操作过早失败；时间太长，则会延迟恢复。
例如，对LLM进行生成调用的超时可能设置为30秒。如果未收到响应，系统可以进行两次指数退避重试（例如，等待2秒，然后4秒，并加上抖动）。如果仍失败，它可能会触发回退到更简单的LLM或返回错误。
5. 数据韧性
容错不仅仅关乎服务；它也关乎你的数据。
- 知识库备份： 定期备份你的向量数据库索引和构成这些索引的原始文档。备份频率取决于知识库变化的频率。
- 微调 (fine-tuning)模型检查点： 如果你微调向量模型或LLM，定期保存模型检查点及其相关的训练/评估数据。
- 配置数据： 你的RAG系统的配置（提示模板、模型选择、API密钥、扩展参数 (parameter)）很重要。将其存储在版本控制并有备份的系统中。
- 灾难恢复（DR）计划： 对于任务关键型RAG应用，制定灾难恢复计划，概述在发生重大中断时如何在不同区域或环境中恢复服务。这包括从备份中恢复数据和重新部署服务。
6. 异步处理和队列
正如第4章（“RAG系统端到端性能优化”）中讨论的，异步处理和消息队列可以通过解耦组件来显著提升系统韧性。
- 摄取管道： 使用消息队列处理文档摄取。如果向量服务或向量数据库写入操作暂时失败，文档可以保留在队列中以便稍后处理，而不是导致整个摄取批次失败。
- 长时间运行任务： 对于可能涉及复杂多步处理或长时间生成的RAG任务，可以考虑异步请求-响应模式。用户提交请求后会立即收到确认，并在结果准备好时收到通知。这可以防止面向用户的API因下游组件缓慢而超时。
如果处理队列消息的工作进程失效，另一个实例可以接管消息，前提是处理过程是幂等的。
容错测试
实施这些策略只是成功的一半。你需要测试它们是否按预期工作。
- 故障注入： 有意地将故障注入到你的测试或预生产RAG环境中。模拟组件故障（例如，关闭向量 (vector)数据库节点、阻止访问LLM API、引入高延迟）。
- 混沌工程： 对于更成熟的系统，可以考虑采用混沌工程的原则，即在生产环境中（在受控实验期间）系统地注入故障，以发现薄弱点并验证韧性。
- 监控恢复： 当故障被注入或自然发生时，监控系统如何发现问题、触发故障转移或备用机制，并最终恢复。衡量诸如检测时间（TTD）和恢复时间（TTR）等指标。
构建容错的RAG系统需要一种积极主动的思维方式。要预测架构每一层可能出现的故障，并实施妥善处理它们的机制。这确保RAG应用即使在系统个别部分遇到不可避免的问题时，仍能保持可靠和可用，这对其长期生存能力和用户信任有很大帮助。
